Swedish Historical Population Statistics

Relevanta dokument
SHiPS. Swedish Historical Population Statistics. Användarhandledning

Förra gången (F7) Officiell statistik Befolkningsstatistik. Slumpmässiga urval. Icke-slumpmässiga urval

Beskrivning av befolkningen och befolkningsutvecklingen i Bodens kommun

Beskrivning av befolkningen och befolkningsutvecklingen i Bodens kommun

Introduktion till statistik för statsvetare

Pia Kronengen utredare/analytiker

Kvinnor och män i statistiken 11

Lund Papers in Economic History

Befolkningsprognos för Norrköping

Preliminär befolkningsprognos för Norrköping

Regional befolkningsprognos

Grupp/Center-statistik. Terminologi/ordlista...2 Urval...3 Analystyper...4

Befolkningsförändringar. Örnsköldsviks kommun 2013

Antal födda barn förväntas fortsätta vara högt under kommande år, främst på grund av att fler kvinnor kommer i barnafödande ålder.

STATISTIKUNDERLAG för befolkningsprognoser

STATISTIK I BLICKFÅNGET

Befolkningsprognos Mariestads kommun. Statisticon AB Östra Ågatan Uppsala

Instruktion för sökning i Tabellverket på nätet. Startsida

Befolkningsprognos 2013

Folkmängden i Södertälje kommun 31 december 2018

Befolkningsprognos Töreboda kommun. Statisticon AB Östra Ågatan Uppsala

Underlag som behövs för att göra befolkningsprognoser

Karlskrona kommun i siffror. Befolkningsprognos

Kommunal familjerådgivning - mängduppgifter Referensår 2009 SO0206

Karlskrona kommun i siffror. Befolkningsprognos

Preliminär befolkningsprognos för Norrköping

Antalet barn som adopterades från utlandet till Finland ökade något år 2009

Befolknings utveckling 2016

STATISTISKA CENTRALBYRÅN (6)

Validering av befolkningsprognos för Vilhelmina. Att göra en befolknings-prognos i raps

Statistik om barn och unga. En trygg uppväxt. 1 Barnombudsmannen analyserar. Senast uppdaterad

STOCKHOLMS UNIVERSITET HT 2008 Statistiska institutionen Johan Andersson

PERSONA. Ny mjukvaruplattform för systematisk och standardiserad registrering och länkning av individdata. Demografiska databasen Sid 1 (5)

Befolkningsutveckling 2016

Döda. Hög medellivslängd. Definitioner och begrepp. För 0 åringar har dödsrisken bestämts enligt:

Befolkningsförändring 1:a halvåret 2014

Preliminär befolkningsprognos för Norrköping

Kapitel 1 - bekanta dig med din målgrupp

Konkurser och offentliga ackord

Preliminär befolkningsprognos för Norrköping

Hur går en statistisk undersökning till?

Karlskrona kommun i siffror. Befolkningsprognos

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Befolkningsprognos

Verksamhetsuppföljning SN April, 2018

Avlidna Lika många dödsfall år 2008 som året innan

Läkemedel statistik för år HS0202

Länsanalys befolkningsprognos

Befolkningsprognos för Hällefors kommun åren

Att mäta hälsa och sjukdom med tillgänglig information Kvantitativa metoder II: Teori och tillämpning Folkhälsovetenskap 4, termin 6

Säkrare befolkningsprognoser för Nackas delområden

Kvalitetsdeklaration Statistik om graviditeter, förlossningar och nyfödda barn 2016

BEFOLKNINGSPROGNOS FÖR VANDA 2009 Den svenskspråkiga befolkningen

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Befolkningsframskrivningar

Hur formas ett land, en stad och dess invånare?

Perspektiv Helsingborg

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Befolkningsprognos BFP18A

STATISTIKENS FRAMSTÄLLNING

BEFOLKNINGSPROGNOS för Sollentuna kommun och dess kommundelar.

Marriages and births in Sweden/sv

Befolkningsprognos för Mölndals stad åren

Antalet inhemska adoptioner sjönk något år 2011

Den förväntade livslängden för nyfödda var 78,2 år för pojkar och 83,9 år för flickor år 2014

Befolkningsprognos

Befolkningsprognos för

Användarguide Indikatorlabbet

Ämnesprov i årskurs 3

Prognosmetod Stadsledningsförvaltningen Åsa Henriksson Utfallsredovisning befolkningsprognos 2014

Befolkningsprognos BFP15A

Europaparlamentsval, valresultat 2009 ME0109

Landskrona. Demografisk beskrivning 2018 Befolkningsprognos Källa: SCB

STATISTIK I BLICKFÅNGET

STOCKHOLMS UNIVERSITET VT 2009 Statistiska institutionen Jörgen Säve-Söderbergh

Gruppvis kamratgranskning

Gemensamma planeringsförutsättningar. Gällivare en arktisk småstad i världsklass. 4. Befolkning

Befolkningsprognos för Lunds kommun 2013

BEFOLKNINGSPROGNOS FÖR YSTADS KOMMUN

Befolkningsprognos för

Befolkningsprognos 2014

Befolkningsstatistik. Kristinehamns kommun 31 Dec 2015

Preliminär befolkningsstatistik per månad år 2011 från SCB

Kommunal familjerådgivning 2006 SO0206

Befolkningsprognos 2016

Kommunal familjerådgivning - mängduppgifter Referensår 2011 SO0206

Sveriges framtida befolkning Lena Lundkvist

Folkmängden i Södertälje kommun 31 december 2016

Äldre vård och omsorg. Kommunala insatser enligt socialtjänstlagen samt hälso- och sjukvårdslagen

Befolkningsstatistik per månad

Vi fortsätter att föda fler barn

Granskning av externa jobbcoacher

Jag tycker jag är -2. Beskrivning av instrumentet och dess användningsområde. Översikt. Vilka grupper är instrumentet gjort för?

BEFOLKNINGSPROGNOS

Äldre vård och omsorg. Kommunala insatser 2002 SO0309

Vad beror benägenheten att återvinna på? Annett Persson

Befolkningsprognos

Från PCAXIS till Statistikatlasen

Integration analys: Integration Etablering på arbetsmarknaden

Förskoleverksamhet och skolbarnsomsorg: Barn och personal per 15 oktober 2009 UF0123

Transkript:

DEMOGRAFISKA DATABASEN Dokumentation SHiPS Swedish Historical Population Statistics

Innehållsförteckning Källmaterialet Tabellverket... 3 Inregistrering... 3 Brister i källmaterialet... 4 SHiPS... 4 Metod... 4 Begränsningar och saknade värden... 4 Statistik... 5 Ansvar för innehållet i SHiPS... 5 Källkontroller... 5 Resultatvariabler... 6 Filtervariabler... 10 2

SHiPS innehåller data från perioden 1749-1859 och har sitt ursprung i Tabellverket. De mest centrala demografiska uppgifterna folkmängd, antal födda, döda, vigslar samt inoch utflyttning finns tillgängliga via webbapplikationen SHiPS i 128 olika variabler uppdelade på församlingsnivå. Källmaterialet Tabellverket När Tabellverket bildades 1749 var det för att de svenska myndigheterna ville kartlägga befolkningsutvecklingen i riket. Vid den här tiden stod befolkningsfrågor i centrum och en stor, livskraftig befolkning ansågs utgöra en nations sanna rikedom. Prästerna runt om i landet uppmanades därför att på förtryckta formulär skriva in uppgifter om antalet födda, vigslar och dödsfall i församlingarna. Dessa uppgifter sändes därefter in till den centrala myndigheten som utifrån de inkomna rapporterna kunde följa vad som hände med medborgarna. Drygt hundra år senare, 1858, inrättades Kungliga Statistiska Centralbyrån. Denna övertog då insamlandet av befolkningsstatistiken. Jämte Finland är Sverige det enda land i världen som har sammanhängande uppgifter om sin befolkning så långt tillbaka i tiden. Därför finns det all anledning att hävda att den svenska befolkningsstatistiken är fullkomligt unik. Demografiska databasen har registrerat varje formulär från Tabellverket och dessa kan i digital form tas fram på internet så som de ser ut i originalkällan via http://www.ddb.umu.se/tjanster/tabellverk. Inregistrering Källmaterialet har registrerats län för län och i de flesta fall direkt från original som lånats in från landsarkiven. Vissa län var emellertid endast villiga att lämna ut källmaterial efter specificering av församlingar. I de fallen har DDB vid beställningen utgått från tryckt information om vilka församlingar som existerade vid en viss tidpunkt under 1800-talet; översikten Statistisk Tablå öfver Länens och Socknarnes Eclesiastiska, Administrativa och Juridiska indelningar i Sverige ordnad efter nyare Kartor och officiella handlingar av August Hahr (Stockholm, 1861). Innan några data registrerades in gjordes en systematisk källberedning där en rad uppgifter, såsom förekomst av formulär och koder för geografisk information och dödsorsaker, noterades för varje församling. Anteckningar fördes också om problem och kvalitet i källorna. Ambitionen har varit att registrera Tabellverket källtroget, även om uppenbara felaktigheter påträffats. I samband med registreringen har DDB likväl genomfört en rad olika kontroller, bland annat genom att jämföra prästens angivna summa för en fördelning med en maskinellt beräknad summa på samma fördelning. Om avvikelser mellan summorna upptäckts har dessa kontrollerats mot originalkällan. De enda gånger värdet korrigerats är då felet visat sig ligga i inregistreringen källans uppgift om en summa har däremot alltid lämnats orörd. Mot bakgrund av detta är inregistreringsfel att betrakta som ytterst sällsynta. 3

Brister i källmaterialet Det är känt sedan länge att källmaterialet inte är komplett i fråga om statistik för varje enskild församling under alla år. Avsaknaden av källmaterial har flera förklaringar, vanligtvis att de brunnit eller på annat sätt förkommit, och det är ytterst komplicerat att reda ut vilket material som fattas. Däremot har DDB detaljerad dokumentation över innehållet i databasen vad gäller församlingar och år, såväl som eventuella bortfall i enskilda formulär. Eftersom källmaterialet lider av brister finns det naturligtvis också brister i det digitaliserade Tabellverket. Källmaterialet kan uppvisa varierande grad av defekter eller av prästen utelämnad information som medfört att registrering inte kunnat göras. Tabellverket är följaktligen inte en kopia av samhället som det såg ut vid en given tidpunkt och statistiken visar heller inte hela sanningen. SHiPS Metod SHiPS har kvalitetskontrollerats och verifierats mot Tabellverket för att minimera fel. För att skapa tabellen som ligger till grund för SHiPS har ett antal regler applicerats för att förbättra kvaliteten i Tabellverket. Reglerna syftar till att optimera de olika värden som finns och, om det förekommer flera uppgifter, välja det bästa värdet. När flera värden finns för samma variabel jämförs de först sinsemellan. Därefter skapas en ny variabel utifrån det bästa av befintliga värden som slutligen läggs in i SHiPS. I en grundtabell till SHiPS finns uppgifter om vilken regel som har använts för varje variabel, för varje församling och år. I Tabellverket finns alla uppgifter registrerade källtroget. I SHiPS har däremot uppgifter i viss mån korrigerats när det rör sig om uppenbara felaktigheter. Ett exempel är Lena pastorat där det år 1810 ska ha fötts 13 levande barn. I samma område och under samma år anges också att tre mödrar födde 94 dödfödda barn, vilket helt uppenbart är felaktigt. Samtidigt är kvaliteten i SHiPS givetvis ytterst beroende av kvaliteten i Tabellverket. Som användare bör man vara medveten om de förtjänster och brister som finns i Tabellverket för att så bra som möjligt förstå och använda SHiPS. Begränsningar och saknade värden Trots att SHiPS utgör en förbättrad version av demografiska variabler i Tabellverket så finns som sagt brister. En av dessa är luckorna i Tabellverket, som följaktligen orsakar hål även i SHiPS. Luckor för hela formulärår i enskilda församlingar kan ställa till problem i jämförelse av värden mellan församlingar och årtal. Men det finns även saknade värden i formulär som i övrigt registrerats, vilket beror på att prästerna helt enkelt inte fyllt i värdet eller att formuläret är defekt. DDB rekommenderar därför SHiPS-användare att studera statistiken årsvis och jämföra värden över år för att upptäcka eventuella felaktigheter. Som användare bör man också vara medveten om att formulärens innehåll förändrades under Tabellverkets registreringstid. Det innebär att vissa data inte finns före ett visst formulärs introduktion. Trots detta kan spridda uppgifter dyka upp här och var, eftersom prästen ibland har skickat in dem ett senare år och använt det formulär som då varit aktuellt. 4

Döda spädbarn: Uppgifter om döda spädbarn efter äktenskaplig börd finns från 1802 och framåt, men vissa omständigheter måste uppmärksammas. Mellan 1802-1820 anges enbart oäkta döda spädbarn, inte döda spädbarn som föddes inom äktenskapet. Från 1821 ska även dessa ha registrerats. Det finns dock spridda uppgifter även före 1802. Könsfördelning: En fördelning som kan se egendomlig ut är andelen kvinnor respektive män i några av församlingarna. I 51 fall utgör andelen män över 90 procent av befolkningen. Dessa församlingar består i hög grad av slottsförsamlingar, garnisonsförsamlingar och liknande med en naturlig överrepresentation av män. I en församling finns tvärtom inga män alls eftersom det är en korrektionsanstalt för kvinnor. Geografi: Det har inte alltid varit möjligt att koppla ihop Tabellverkets data med de visualiserade geografiska områdena som finns i SHiPS. Vissa registrerade områden har ingen geografisk utbredning, till exempel ovan nämnda slotts- och garnisonsförsamlingar. Andra registrerade områden kan vara delar av församlingar eller flera församlingar som slagits samman vid registreringen. De registrerade områden som finns i SHiPS följer alltså helt den information som har registrerats från källmaterialet. Statistik SHiPS innehåller värden från 253 008 formulärår fördelat på 3 161 olika registrerade områden under åren 1749-1859. Kvalitetskontrollerna har renderat statistik som sammanfattar varje variabel med fördelning på år och församling. Trots att vissa värden kan te sig märkliga avslöjar statistiken att de faktiskt är värden som finns i Tabellverket och att det oftast finns en förklaring till dem. Ansvar för innehållet i SHiPS DDB:s målsättning vid inregistrering av Tabellverket har varit att återge uppgifterna källtroget. Detta innebär att brister i källmaterialet även finns i det digitaliserade Tabellverket och SHiPS. Här åligger det användaren att själv ta ställning, dels till innebörden av prästens givna information och dels hur allvarliga felen är i relation till forskningen som Tabellverket ska ligga till grund för. Under rubriken Källkontroller finns anvisningar om hur man går till väga för att kontrollera källmaterialet mot det digitaliserade materialet. Det rekommenderas också att läsa skriften Vad är Tabellverket för detaljerad information om hur DDB har hanterat källmaterialet och skapat det digitaliserade materialet. Källkontroller SHiPS är en förbättring av vitala demografiska delar i Tabellverket och varje uppgift har hämtats utifrån en väldefinierad regel. Källkontroller kan i vissa fall vara komplicerade eftersom uppgifter kan ha hämtats från olika delar av ett formulär, från angränsande församling eller vid ett senare års formulär. Om inte uppgiften finns i sökt formulär kan det bero på någon av dessa orsaker. På Tabellverket på nätet söker man en uppgift utifrån år och församling där varje enskilt formulär med sökta uppgifter finns. 5

Resultatvariabler I SHiPS ingår variabler såsom befolkning, födda, döda, vigda par, samt in- och utflyttade. Befolkningsvariablerna är uppdelade efter kön, men också i olika åldersgrupper. Variablerna för födda och spädbarnsdöda är uppdelade efter kön och börd. Variablerna för döda, in- och utflyttade är uppdelade efter kön. Relativa mått För att underlätta jämförelser är vissa variabler angivna i relativa mått: spädbarnsdödlighet, dödföddhet, mortalitet, mödradödlighet, födelsetal och vigseltal. För att skapa dessa relativa mått har beräkningar gjorts mellan aktuell variabel i förhållande till befolkningen samma år. Eftersom uppgifter om befolkningens storlek inte alltid rapporterats på årsbasis, så har DDB skapat en syntetisk befolkningsvariabel. Genom att interpolera data mellan år skapades en årsvis medelbefolkning. Denna variabel har bara använts för att generera variablerna för relativa tal, inte för befolkningsvariabeln. Variabler i SHiPS Variabelkategori Beskrivning Variabler Befolkning Variablerna för befolkningen beskriver befolkningen vid slutet av året. Variabler finns för män, kvinnor och den totala befolkningen. De finns också uppdelade i ålderskategorier, femårsintervall, samt intervallen 0-14, 15-64 och över 65 år. Uppgifter finns från 1749 till 1859, med luckor för de år information om befolkningen inte behövde skickas till myndigheterna. Befolkning kvinnor/män mellan 0 och 5 55 och 60 5 och 10 60 och 65 10 och 15 65 och 70 15 och 20 70 och 75 20 och 25 75 och 80 25 och 30 80 och 85 30 och 35 85 och 90 35 och 40 över 90 40 och 45 0 och 14 45 och 50 15 och 64 50 och 55 över 65 Fördelning kvinnor/män 0 till 5 0 till 14 15 till 64 över 65 (per 100 invånare) 6

Variabelkategori Beskrivning Variabler Döda Variabler för antalet döda personer under året. Variabler finns för det totala antalet döda personer, antalet döda kvinnor och antalet döda män. Utöver dessa finns också det totala dödstalet (per 1 000 invånare), samt dödstalet för kvinnor och män (per 1 000 invånare). Uppgifter finns från 1749 till 1859. Döda kvinnor/män/totalt Dödstal kvinnor/män/totalt (per 1 000 invånare) Döda barn Variabler för barn som dött i åldrarna 1-5 år. Variablerna är barnadödligheten för flickor, dito för pojkar och för det totala antalet barn relaterat till respektive riskpopulation (det vill säga per 1 000 födda flickor, 1 000 födda pojkar och per 1 000 födda barn). Uppgifter finns från 1749 till 1859. Barnadödlighet flickor ålder 1-5 (per 1 000 födda flickor) Barnadödlighet pojkar ålder 1-5 (per 1 000 födda pojkar) Barnadödlighet ålder 1-5 (per 1 000 födda barn) Döda spädbarn Variabler som beskriver antalet döda spädbarn, det vill säga barn som dör innan ett års ålder. Variabler finns för antalet pojkar, antalet flickor och det totala antalet spädbarn som dött. Antalet döda pojkar och flickor finns också uppdelat efter om de var födda inom eller utom äktenskap. Variablerna innehåller även spädbarnsdödligheten för alla döda barn per 1 000 födda barn, för döda flickor per 1 000 födda flickor och för döda pojkar per 1 000 födda pojkar. Variabler finns från 1749 till 1859. Döda spädbarn flickor/pojkar inom/utom äktenskap Döda spädbarn totalt Spädbarnsdödlighet (per 1 000 födda barn) Spädbarnsdödlighet flickor (per 1 000 födda flickor) Spädbarnsdödlighet pojkar (per 1 000 födda pojkar) Dödfödda Variabler för antalet dödfödda barn under året. Variabler finns för det totala antalet dödfödda barn, samt dödföddhet som representeras av antalet dödfödda barn per 1 000 födda barn. Variabler finns från 1749 till 1859. Dödfödda totalt Dödföddhet (per 1 000 födda barn) 7

Variabelkategori Beskrivning Variabler Barnaföderskor med dödfött barn Variabel för antalet barnaföderskor som fött ett dödfött barn. Variabler finns från 1802 till 1859, uttryckt som Dödfödd(e) under 1802-1830 och som Ett dödfödt barn under 1831-1859. Antal barnaföderskor med dödfött barn Döda mödrar Variabel för antalet mödrar som dött i samband med graviditet eller förlossning. Antalet beräknas utifrån de dödsorsaker som har noterats i källmaterialet och som kan härledas till graviditet och förlossning, till exempel BARNSBÖRD, BARNSBÖRDSFEBER, MISSFÖDSEL, MJÖLKFEBER med mera. Variabeln finns som relativt mått, antalet döda mödrar per 100 000 födda barn. Variabeln finns från 1749 till 1859. Mödradödlighet (per 100 000 födda barn) Födda Variabler för antalet födda barn under året. Uppgifterna finns från 1749 till 1859. Mellan år 1749 och 1774 skulle enligt instruktion antalet döpta barn noteras, inte antalet födda. Dessa variabler har dock bedömts motsvara varandra under denna tidsperiod. Variabler finns för det totala antalet födda barn, antalet födda flickor och antalet födda pojkar. Antalet födda pojkar och flickor finns också uppdelat på om de var födda inom eller utom äktenskap. Variablerna innehåller också födelsetal för antalet födda (per 1 000 invånare), antalet födda flickor (per 1 000 invånare) och antalet födda pojkar (per 1 000 invånare). Födda flickor/pojkar inom/utom äktenskap Födelsetal flickor/pojkar (per 1 000 invånare) 8

Variabelkategori Beskrivning Variabler Flyttade Variabler för antalet personer som flyttat in och ut ur församlingen under året. I Tabellverket anges flyttningar mellan församlingarna. Variabler finns för antalet kvinnor och män som flyttat in och ut ur församlingen, samt ett nettovärde för hur många som har flyttat in i församlingen. Ett negativt värde här indikerar med andra ord en nettoutflyttning. Värdet refererar till antalet som under en period flyttat in i församlingen och antalet som flyttat ut ur församlingen. Däremot kan man inte utläsa var de kom ifrån eller vart de flyttade. Det är således inte möjligt att aggregera denna information till länsnivå, eftersom detta inte finns angivet. Variabler finns från 1821 till 1859. Ett fåtal församlingar har dock värden för flyttning även före 1821. Antal inflyttade/utflyttade kvinnor/män Nettovärde kvinnor/män Vigslar Variabler för antalet vigda par. Variabler finns för det totala antalet vigslar, samt antalet vigslar per 1 000 invånare. Variabler finns från 1749 till 1859. Antal vigslar Vigseltal (per 1 000 invånare) 9

Filtervariabler Samtliga resultatvariabler finns också valbara som filtervariabler. Utöver dessa kan materialet även filtreras utifrån följande filtervariabler. Variabelkategori Beskrivning Tid Urval kan göras utifrån: År som uppgifterna gäller för, antingen enskilda eller flera Period kan anges för att begränsa urvalet till en specifik tidsperiod Län Länsuppgift för den angivna geografiska enheten. Församling Standardnamn i klartext på det geografiska området, det vill säga icke källtroget namn. Församling används som samlingsbegrepp för församlingar och pastorat och i vissa fall för andra typer av geografiska enheter. Enhetstyp Typ av geografiskt område. De typer som finns är: församling, pastorat, sammanslagningar och del av församling. Den vanligast förekommande är församling, men i vissa fall har prästen även angett pastorat (grupp av församlingar, vanligen två-tre stycken) när han sammanställt informationen. Här uppstår ibland oklarheter då det inte står angivet vilken typ av område formuläret har refererat till, särskilt som somliga pastorat har samma namn som sin moderförsamling. Har gränser Vissa församlingar har inte kunnat kopplas till något geografiskt område på kartan. Orsaken kan vara att en församling är icke-territoriell, det vill säga att medlemmarna saknar en gemensam geografisk förankring (som till exempel militärförsamlingar eller fängelseförsamlingar). En annan, vanligare, anledning är att det helt enkelt saknas uppgifter om områdets geografiska utsträckning. Variabeln kan ha värdet Ja eller Nej. Karta Det går också att filtrera resultatet genom att markera ett område i en filterkarta. Observera att om kartfiltret används så filtreras alla församlingar utan geografisk koppling bort, även om de logiskt sett borde ingå. 10

11